python3将视频流保存为本地视频文件

在使用Python 3编程语言结合OpenCV库进行视频处理时，将视频流保存为本地视频文件是一个常见的需求。本文将详细介绍如何使用Python3以及OpenCV 3.3.1版本来实现这一过程。以下将具体阐述该过程中涉及到的关键知识点。 我们需要了解OpenCV库中的几个核心类：`VideoCapture`，`VideoWriter`，以及用于帧处理的图像算法等。 `VideoCapture`类在Python的OpenCV库中用于捕捉视频流。通过传入视频流的链接（比如RTSP链接），`VideoCapture`能够打开并读取视频流内容。通过使用`get`方法，可以获取视频流的各种参数，例如帧率（FPS）和每帧的尺寸。 `VideoWriter`类则负责视频文件的编码工作。在初始化`VideoWriter`对象时，需要指定输出视频文件的名称、编码格式（通过`fourcc`参数指定）、帧率以及视频帧的尺寸。编码格式决定了视频保存的文件格式，常见的格式有`'XVID'`, `'MJPG'`, `'MP42'`等。 此外，视频流解码为帧的过程是通过`VideoCapture`的`read()`方法实现的。每次调用`read()`方法会返回一个布尔值`rval`以及一个图像帧`frame`。如果视频流已正确打开并且有帧可读，`rval`为True，否则为False。图像帧`frame`则是实时捕获到的视频帧。 在捕获到每一帧之后，我们就可以对这些帧进行各种图像处理操作。图像处理包括但不限于图像识别、图像增强、颜色变换、边缘检测等。 下面是一个具体的代码示例，用于演示如何实现视频流的保存过程： 1. 导入必要的库： ```python import cv2 from matplotlib import pyplot as plt ``` 2. 创建`VideoCapture`对象并打开视频流： ```python cap = cv2.VideoCapture('rtsp://admin:passwd@**.***.**.***:554/MPEG-4/ch1/main/av_stream') ``` 3. 获取视频流的帧率FPS和视频帧的尺寸： ```python fps = cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS) print(fps) size = (int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)), int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))) print(size) ``` 4. 初始化`VideoWriter`对象，指定输出视频的编码格式及文件名： ```python fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc('M', 'P', '4', '2') outVideo = cv2.VideoWriter('saveDir.avi', fourcc, fps, size) ``` 5. 循环读取视频帧并显示，同时每隔20帧保存一张图像： ```python tot = 1 c = 1 while cap.isOpened(): rval, frame = cap.read() if rval: print('ture') cv2.imshow('test', frame) if tot % 20 == 0: cv2.imwrite('cut/' + 'cut_' + str(c) + '.jpg', frame) c += 1 tot += 1 outVideo.write(frame) else: print('False') break ``` 6. 释放资源，销毁所有窗口： ```python cap.release() outVideo.release() cv2.destroyAllWindows() ``` 在上述代码中，使用`VideoWriter`类的`write(frame)`方法，将图像帧`frame`写入视频文件。在循环读取过程中，可以应用各种图像处理算法。例如，通过在循环中加入条件判断，可以对特定帧进行处理并保存。 代码执行完毕后，要记得使用`release()`方法释放`VideoCapture`和`VideoWriter`对象，以及使用`destroyAllWindows()`销毁所有OpenCV创建的窗口。 通过OpenCV的`VideoCapture`和`VideoWriter`类，我们可以很轻松地实现在Python环境中将视频流捕获为帧，并将这些帧编码保存为本地视频文件。这些操作需要对视频流的格式、帧率等参数有基本的了解，同时要熟悉OpenCV提供的相关类和方法。希望本文能对学习使用Python进行视频处理的朋友们有所帮助。